企业级AI平台的架构通常分为哪几层？

通常分为基础设施与算力层、模型服务与引擎层、编排与应用层，以及数据与治理层。

如何优化大模型推理中的显存碎片和延迟问题？

可采用vLLM等高性能推理框架，利用PagedAttention算法优化KV Cache管理，并结合Continuous Batching技术提升吞吐量。

GraphRAG通过提取知识图谱将非结构化文本转化为结构化图，能解决传统RAG丢失文档间全局关联的问题，适合处理复杂知识。

技术分享

2026-01-27 26 阅读晴辰天下

核心观点 文章深入解析了企业级AI平台的“四层金字塔”架构，探讨vLLM推理优化、GraphRAG技术及多智能体协同系统的工程实践与挑战。